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摘要:
对于带未知噪声统计的多传感器系统,应用加权最小二乘(WLS)法得到了一个加权融合观测方程,且它与状态方程构成一个等价的观测融合系统.应用现代时间序列分析方法,基于观测融合系统的滑动平均(MA)新息模型参数的在线辨识,可在线估计未知噪声方差,进而提出了一种加权观测融合自校正Kalman估值器,可统一处理自校正融合滤波、预报和平滑问题,并证明了它的收敛性,即若MA新息模型参数估计是一致的,则它与相应的最优加权观测融合Kalman估值器的误差收敛到零,因而具有渐近全局最优性.一个带3传感器跟踪系统的仿真例子说明了其有效性.
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自校正多传感器观测融合Kalman估值器及其收敛性分析
多传感器信息融合
加权观测融合
自校正Kalman估值器
噪声方差估计
收敛性分析
现代时间序列分析方法
相关观测融合Kalman估值器及其全局最优性
多传感器信息融合
加权观测融合
相关观测噪声
Kalman滤波器
全局最优性
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 自校正分布式观测融合Kalman估值器
来源期刊 哈尔滨商业大学学报(自然科学版) 学科 数学
关键词 多传感器 加权观测融合 自校正Kalman估值器 辨识 噪声方差估计 现代时间序列分析方法 渐近全局最优性
年,卷(期) 2011,(1) 所属期刊栏目 计算机与信息工程
研究方向 页码范围 94-99
页数 分类号 O211.64
字数 4133字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-0946.2011.01.024
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张玉茹 哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院 35 66 5.0 6.0
2 郝钢 黑龙江大学电子工程学院 18 134 6.0 11.0
3 李云 哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院 21 51 4.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
多传感器
加权观测融合
自校正Kalman估值器
辨识
噪声方差估计
现代时间序列分析方法
渐近全局最优性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
哈尔滨商业大学学报(自然科学版)
双月刊
1672-0946
23-1497/N
大16开
哈尔滨市道里区通达街138号
1980
chi
出版文献量(篇)
3911
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16
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20147
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